华为云TechWave人工智能专题日，解答AI深入行业的三大挑战

（原标题：华为云TechWave人工智能专题日，解答AI深入行业的三大挑战）

高度自动化的"无人工厂"，几千米的油田之下精准勘探，以AI为核心的创新技术发展及应用，带来了我们对智能未来的无尽想象。数字经济时代，AI的产业渗透是"新基建"的关键场景。

7月27日，华为云举办Tech Wave人工智能专题日，来自人工智能领域、政府单位、企业和学术界的代表齐聚一堂，共同探讨人工智能在最前沿动态和在各行各业的应用场景落地。

从右至左：华为云人工智能领域总裁贾永利，深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow李世鹏，深圳市公安局交通警察局局长徐炜

三大挑战，人工智能落地行业需共同努力

在华为云Tech Wave人工智能专题日上，华为云人工智能领域总裁贾永利谈道，从华为云在AI领域多年的行业落地探索经验来看，想要让AI技术深入到各行各业中发挥价值，有三个方面需要行业内部人士与华为云共同努力，推动AI的应用场景落地。

华为云人工智能领域总裁贾永利

第一是行业内自上而下需要提升对AI技术的认知能力。AI是能够进入到核心生产和核心应用里发挥价值的，行业参与者需要思考如何利用AI技术的优势，来改善现有行业的业务痛点。

第二点是AI技术的落地需要大量的理论指导。AI技术不仅仅是靠大数据的驱动，其本身的机理模型是决定AI落地的关键因素。机理模型的构建需要浸润各行业多年的专家去对AI进行输出，用自己多年的实践经历去帮助AI这个"徒弟"阐释清楚特定环境下的不确定性。

最后一点是关键数据的输出和应用。AI技术的应用基础就是大量的过程数据，很多行业在多年的实践过程中大多只保留结果性数据，过程数据就被定期清除了。这些过程数据对AI智能模型的建立非常关键，各行业想要通过AI技术实现智能升级，需要增加过程数据的输出端口。

贾永利还通过华为云与煤炭产业和中石油的合作案例，阐明了各行业如何通过AI技术实现智能升级。

在助力煤炭行业智能升级的过程中，华为云的AI技术团队深入一线，与煤炭一线质检老师傅反复探讨，将老师傅多年的质检实践经验反馈到AI智能模型中，最终通过大量的数据训练，使每吨焦煤的生产可以节省10-20元。

在与中石油勘探院的合作过程中，华为云AI团队了解到，传统的石油系统打一口井需要消耗大量的人力物力，勘探过程中几千米的庞大数据更是影响了整个勘探效率。通过采集大港油田几千口井的勘探数据后，华为云提供AI智能模型通过不断训练和自我迭代，在勘探时间上从传统的三个月缩短到分钟级，准确率也接近了专家水平。

普惠的人工智能正在改变生活和生产模式

除了贾永利谈到华为云在传统制造业、工业上的落地应用，人工智能与我们的距离比大多数人想象中的更紧密。

深圳人工智能与机器人研究院执行院长、欧亚IEEE Fellow李世鹏在华为云Tech Wave人工智能专题日上说道，年初以来的疫情改变了人们的生活方式，无论是在防控疫情期间还是复工复产阶段，5G、云计算、人工智能等新技术都起到了关键性的作用。

深圳市人工智能与机器人研究院执行院长、国际欧亚科学院院士、IEEE Fellow李世鹏

后疫情时代，"新基建"的应用价值得到了大多数人的认可，国家在此时推动"新基建"领域的建设步伐，具有深远的历史意义，也是推动整个国家从传统经济转型到数字经济的重要依仗。

李世鹏认为，人工智能作为离大众最近的应用技术，需要各行业大力去推动5G的商业化、实用化过程，继而推动人工智能的应用场景落地。

针对李世鹏的观点，深圳市公安局交通警察局局长徐炜在峰会现场，详细介绍了全国第一条5G示范路对深圳市民的交通便利提升。

在华为云的协助下，深圳市交通局把大量的人工智能和5G技术应用到示范路上。大量的智能终端能够采集实时交通数据，每一个电子眼都是一个"老交警"，5G超高的传输速度让指挥中心能够实时捕捉每一辆行驶车辆是否违法交通法规、是否阻碍交通，大量的数据借助人工智能分析模型实现了交通的实时疏导。